字节跳动大模型算法工程师-AI Coding（北京/上海/杭州）

通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 Coder团队致力于构建能够执行、扩展并自我进化的自主系统，通过构建超智能的coding agent/digital agent，扩展数字世界，为迈向真实世界的智能奠定基础。 工作职责： 1. 负责通用模型 Qwen 的代码能力和代码专有模型 Qwen-Coder 的构建。 （1）包括但不限于数据收集、预训练、后训练（强化学习）、评测等方向上的探索。 （2）通过Large-scale Pre-training 和 Large-scaleRL来提升Code Reasoning能力，在专家级编程竞赛超越人类，并构建 Coding Agent 来解决真实世界软件开发任务； 2. 负责Computer-Use Agent (GUI-Agent）的建设，以最直观的方式—鼠标、键盘、编码等操作来代替人类执行数字世界任务。 （1）通过Scaling海量数字世界数据结合大规模合成数据，来提升Computer-Use Agent的Grouding能力。 （2）通过Long Horizon的方式进行强化训练，结合可扩展的多模态环境反馈来提升CU Agent的Reasoning的能力。

机器智能部门介绍： 蚂蚁集团大安全事业群机器智能团队致力于打造安全科技的核心竞争力，做可信AI的持续引领者，为广大支付宝用户的数字化生活提供全方位安全保障。作为蚂蚁集团安全版图中的核心力量，我们正以最前沿的AI算法为刃、以大模型为盾，编织数字世界的"安全之网"。在这里，大模型、智能体、AI安全等热门的研究不再是纸上谈兵，每一个方向都在落地成为真实业务场景、十亿级用户的智慧防线。 关于团队，过去获得过浙江省科技进步一等奖、中国电子学会科技进步一等奖，人工智能学会吴文俊人工智能自然科学奖一等奖，中国图象图形学学会科技进步一等奖、多次获得中国计算机学会科技进步奖、世界人工智能大会SAIL之星与"镇馆之宝"，等多个重量级奖项。可信AI专利布局全球第一，主导制定ITU国际风控标准。多名Kaggle Grandmaster ，拿过多个KDD Cup/CVPR/NeurIPS/ICCV/CVPR/ECCV等多个顶会竞赛冠军，累计发表近百篇顶会论文； 在这里，你将有机会和毕业于海内外著名高校的行业专家们、众多KDD Cup/CVPR 等比赛冠军、Kaggle Grandmaster 、顶会论文作者们共同根植蚂蚁丰富的场景数据，利用海量算力探索创新前沿算法应用，使用领先的机器学习算法解决风控业务问题，构建数据与知识驱动的智能风控体系，提升用户的支付安全体验。 加入我们，让我们一起为世界带来微小而美好的改变。 1.伪造检测方向，统一篡改和生成，统一图像、音频和视频的Allinone模型，并探索推理和生成reward； 2.多模推理方向，视觉图像&视频reasoning，提升理解和推理能力，攻坚reward设计、多模态推理框架设计等核心问题； 3.多模交互方向，构建统一的端到端多模态模型，使其能够像人类一样同时感知多种模态的信息（文本、图像、音频、视频），并以流式方式生成文本和自然语音响应。

1、构建以 AI 驱动的研发效能与质量保障工具链，提升研发体系的智能化水平； 2、参与大模型能力在质量及研效工具中的探索与落地，包括但不限于智能代码补全、智能代码CR、测试流量生成、UI自动化生成等； 3、深入理解公司多元业务场景（社区/电商/多媒体/搜推广），通过创新技术手段解决研发效能与质量痛点； 4、与前沿技术同行（如 AI Coding、AI Testing），共创高效、高质量的研发交付体系。 加入我们，参与构建下一代智能研发体系！ 你将有机会站在 AI 技术最前沿，推动大模型在研发效能与质量保障领域的应用，打造面向未来的智能研发工具链。 你将获得深度参与 AI+质效的实际落地，参与顶级工程问题的探索与解决；与一群志同道合、极具技术热情的伙伴共事；Mentor带教机制与成长支持体系，助你从学生快速成长为具备行业影响力的工程师。 #后端 #客户端 #开发 #测开 #测试 #测试开发 #研效 #研发效能 #质量 #大模型 #LLM #引擎架构 #自动化

以大模型对话技术为核心，探索前沿技术问题，研究方向主要为垂域模型的研究与构建。目标是为用户提供专属的玩乐变美便捷生活小助手，实现“技术驱动业务范式”的升级转变，最终助力商业价值全面提升。 研究方向一：Agent能力增强 基于Agent的用户助理，研究提升Agent自主规划能力，并通过Agent构建和基于后训练的优化，实现数字助理的能力复刻和增强。 研究方向二：强化学习算法研究 参与大语言模型后训练阶段的强化学习算法研究，包括基于AI和环境反馈的强化学习（RLXF）算法。同时探索奖励模型与反馈机制，研究可泛化的细粒度过程监督和奖励建模，探索基于细粒度反馈的强化学习算法。 研究方向三：垂域模型定制化构建 领域认知智能突破，探索小样本场景自演进架构设计、可信推理机制构建等方向，同时建立面向AGI的模型评价体系新范式。 研究方向四：精准上下文理解与长程依赖建模 研究如何高效、准确地捕获和利用复杂的项目级上下文信息（如整个代码库、依赖关系、API文档、Issue跟踪等），探索能够处理超长代码序列、理解跨文件依赖和项目架构的先进模型结构与表征方法，以支持更精准、更全局的代码智能，从而提升业务研发在存量代码中迭代的效率。